数据挖掘和统计分析的区别

2016-06-06

数据挖掘和统计分析的区别 很多人问数据挖掘和统计分析的不同之处是什么?相同之处是什么?这样的问题，其实数据挖掘和统计分析的基础都是数学理论。 数据挖掘是直接从庞大的数据中挖掘，而统计分析则是从庞大 ...

移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析?

2016-03-14

移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析? 问题一，其实这是个对于入门级产品的必备课程，通常在那个环节埋点可以转化为——对于一个app核心指标是什么？这些指标的优先级如何排序？ 要回答这个问题， ...

统计分析、数据挖掘和分析报告有哪些不同

2016-02-11

统计分析、数据挖掘和分析报告有哪些不同 对数据的分析工作，可以分为三个层次，初级是统计分析，再是OLAP，最后是数据挖掘，这也是随着数据的数量级递增的。关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽 ...

数据挖掘与统计分析的区别

2015-11-09

数据挖掘与统计分析的区别 多元统计老师说：“数据挖掘是以统计分析为基础的，多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点，就写点东西出来，大家可以自己评述。 我们过去曾给予数 ...

如何通过统计分析工具做APP数据分析运营

2015-10-18

如何通过统计分析工具做APP数据分析运营 在移动互联网快速发展，大量APP不断涌现，各行业、各领域竞争越来越激烈的的情况下，如何才能够自己的APP脱颖而出？如何获得更多的用户以及对现有的的用户进行更 ...

如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营

2015-06-13

如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营 数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好 ...

统计分析方法以及统计软件详细介绍_数据分析师

2015-05-13

统计分析方法以及统计软件详细介绍_数据分析师 统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 　　一、指标对比分析法指标对比分析法 　　统计分析的八种方法 ...

大数据统计分析—《西游记》“妖口调查”_数据分析师

2015-04-22

大数据统计分析—《西游记》“妖口调查”_数据分析师 大数据分析作为当下最热的技术之一，大到可以帮助公共管理部门实现更好地管理决策，监管及公共协调等各项职能；帮助各类型企业分析当前数据，改善 ...

NO.1DataMining和统计分析有什么不同？

2014-12-10

硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相 ...

移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析

2014-11-26

移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析 国内比较普遍的第三方统计工具是友盟和talking data，在大多数的情况下这两个差别不大，但是如果你的app是游戏或者需要用到互联网金融的一些垂直细分统计 ...

Excel进行数据分析：描述性统计分析 _数据分析师

2014-11-11

 Excel进行数据分析：描述性统计分析 _数据分析师 在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调 ...

产品的数据统计分析及精细化运营_数据分析师

2014-11-06

产品的数据统计分析及精细化运营 史蒂芬说：在对产品的数据分析中，需要对统计分析哪些数据？使用什么工具？以及如何通过应用统计进行分析，从而做到精细化运营？ 以下是总结自知乎的高投票率回答 一、   ...

R语言为Hadoop集群数据统计分析带来革命性变化

2014-11-05

R语言为Hadoop集群数据统计分析带来革命性变化  R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语 ...

CDA之工具操作SAS EG数据统计分析题库

2020-12-10

《数据分析专项练习题库》 《CDA数据分析认证考试模拟题库》 《企业数据分析面试题库》 《SAS EG数据统计分析题库》 单选题 1、分析教师和会计师之间收入的差异，选择什么分析方法最合适？ A、卡方分析 ...

【CDA干货】数据清洗全流程常见问题解析：规避陷阱，筑牢数据价值根基

2026-04-22

数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石，而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节，是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用”的关键一步。所谓数据清洗，并非简单的“删除错误数据”，而是一套系统性的流程——涵 ...

【CDA干货】多变量一般线性分析结果解读：从数据关联到决策支撑的完整指南

2026-04-21

在数据分析领域，当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时，多变量一般线性分析（Multivariate General Linear Analysis，简称多变量GLM）成为最核心的统计工具之一。它不仅是单变量线性分析的延伸，更是 ...

【CDA干货】SQL日期提取：从文本到可用数据，解锁时间维度的业务价值

2026-04-20

在数据处理与分析的全流程中，日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪，还是风控规则落地、数据建模特征构建，都离不开对日期信息的精准提取与高效利用。而SQL作为数据查询与处 ...

从“杂乱”到“有序”：CDA数据分析师视角下的数据的描述性统计

2026-04-20

很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法，却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上，80%的商业分析问题，用描述性统计就能解决。 引言：为什么描述性统计是数据分析的“基本功”？ 小张是一名 ...

【CDA干货】数据分析与数据挖掘：必备工具与核心技能全解析

2026-04-17

在数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力，数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段，广泛应用于互联网、金融、医疗、零售等各个领域。数据分析聚焦“解读数据、发现规律”，回答“是什么、为什么”；数 ...

【CDA干货】集成学习赋能模型不确定性分析：原理、方法与实践

2026-04-10

在机器学习模型的落地应用中，预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准，不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、金融风控等安全关键领域，模型的过度自信或不确定性误判，可能引发致命后果——自动驾 ...